* OPEN STATA OUTPUT FILE LOG *


log using "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats_conversion.08-08-2025.smcl", replace  





*** BPSUMSTATS CONVERSION TO STATA -- VERSION 6 STATISTICAL ANALYSIS OF "ORGANIZATIONAL PERFORMANCE" PROJECT [KRAUSE & LEWIS] 08-08-2025 ****
  
  
  

  
  

******************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************


  
  
  
  
  
  
**** STEP 1: OPEN EACH "BPSUMSTATS" EXCEL SPREADSHEET [08-07-2025] FOR (1) IMPORTING; (2) COMPUTING SUMMARY STATISTICS FOR BP ESTIMATES; AND (3) SAVE AS STATA DATABASE ****





** BSEM MODEL 1 (M1) [08-07-2024] ** 


* IMPORT EXCEL DATABASE INTO STATA [NOTE: THIS IS LOCATED IN THE AP_Mplus FOLDER --> BSEM (AUGUST 2025) SUBFOLDER *

import excel "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M1.08-07-2025.xlsx", sheet(" bpsumstats.M1.08-07-2025") firstrow clear



* COMPUTE SUMMARY STATISTICS FOR BAYESIAN POSTERIOR (BP) ESTIMATES FROM MODEL 1 (M1) *

xtset okcoderev year, yearly
*
sum f1_mean_m1 f1_median_m1 f1_sd_m1 f1_25_m1 f1_975_m1    
*



* SAVE MODEL 1 (M1) BPSUMSTATS AS A STATA DATABASE [NOTE: MPLUS DATA --> STATA DATA UNDER "BSEM (AUGUST 2025)" SUBFOLDER] *

save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M1.08-08-2025.dta", replace



************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************



** BSEM MODEL 2 (M2) [08-07-2024] ** 


* IMPORT EXCEL DATABASE INTO STATA [NOTE: THIS IS LOCATED IN THE AP_Mplus FOLDER --> BSEM (AUGUST 2025) SUBFOLDER *

import excel "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M2.08-07-2025.xlsx", sheet(" bpsumstats.M2.08-07-2025") firstrow clear



* COMPUTE SUMMARY STATISTICS FOR BAYESIAN POSTERIOR (BP) ESTIMATES FROM MODEL 2 (M2) *

xtset okcoderev year, yearly
*
sum f2_mean_m2 f2_median_m2 f2_sd_m2 f2_25_m2 f2_975_m2   f2_mean_m2 f2_median_m2 f2_sd_m2 f2_25_m2 f2_975_m2
*



* SAVE MODEL 2 (M2) BPSUMSTATS AS A STATA DATABASE [NOTE: MPLUS DATA --> STATA DATA UNDER "BSEM (AUGUST 2025)" SUBFOLDER] *

save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M2.08-08-2025.dta", replace



*****************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************




** BSEM MODEL 3 (M3) [08-07-2024] ** 


* IMPORT EXCEL DATABASE INTO STATA [NOTE: THIS IS LOCATED IN THE AP_Mplus FOLDER --> BSEM (AUGUST 2025) SUBFOLDER *

import excel "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M3.08-07-2025.xlsx", sheet(" bpsumstats.M3.08-07-2025") firstrow clear



* COMPUTE SUMMARY STATISTICS FOR BAYESIAN POSTERIOR (BP) ESTIMATES FROM MODEL 3 (M3) *

xtset okcoderev year, yearly
*
sum f1_mean_m3 f1_median_m3 f1_sd_m3 f1_25_m3 f1_975_m3    
*



* SAVE MODEL 3 (M3) BPSUMSTATS AS A STATA DATABASE [NOTE: MPLUS DATA --> STATA DATA UNDER "BSEM (AUGUST 2025)" SUBFOLDER] *

save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M3.08-08-2025.dta", replace




*****************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************




** BSEM MODEL 4 (M4) [08-07-2024] ** 


* IMPORT EXCEL DATABASE INTO STATA [NOTE: THIS IS LOCATED IN THE AP_Mplus FOLDER --> BSEM (AUGUST 2025) SUBFOLDER *

import excel "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M4.08-07-2025.xlsx", sheet(" bpsumstats.M4.08-07-2025") firstrow clear



* COMPUTE SUMMARY STATISTICS FOR BAYESIAN POSTERIOR (BP) ESTIMATES FROM MODEL 4 (M4) *

xtset okcoderev year, yearly
*
sum f1_mean_m4 f1_median_m4 f1_sd_m4 f1_25_m4 f1_975_m4       f2_mean_m4 f2_median_m4 f2_sd_m4 f2_25_m4 f2_975_m4   



* SAVE MODEL 4 (M4) BPSUMSTATS AS A STATA DATABASE [NOTE: MPLUS DATA --> STATA DATA UNDER "BSEM (AUGUST 2025)" SUBFOLDER] *

save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M4.08-08-2025.dta", replace



*****************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************




** BSEM MODEL 5 (M5) [08-07-2024] ** 


* IMPORT EXCEL DATABASE INTO STATA [NOTE: THIS IS LOCATED IN THE AP_Mplus FOLDER --> BSEM (AUGUST 2025) SUBFOLDER *

import excel "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M5.08-07-2025.xlsx", sheet(" bpsumstats.M5.08-07-2025") firstrow clear



* COMPUTE SUMMARY STATISTICS FOR BAYESIAN POSTERIOR (BP) ESTIMATES FROM MODEL 5 (M5) *

xtset okcoderev year, yearly
*
sum f1_mean_m5 f1_median_m5 f1_sd_m5 f1_25_m5 f1_975_m5       f2_mean_m5 f2_median_m5 f2_sd_m5 f2_25_m5 f2_975_m5   
*



* SAVE MODEL 5 (M5) BPSUMSTATS AS A STATA DATABASE [NOTE: MPLUS DATA --> STATA DATA UNDER "BSEM (AUGUST 2025)" SUBFOLDER] *

save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M5.08-08-2025.dta", replace



*****************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************




** BSEM MODEL 6 (M6) [08-07-2024] ** 


* IMPORT EXCEL DATABASE INTO STATA [NOTE: THIS IS LOCATED IN THE AP_Mplus FOLDER --> BSEM (AUGUST 2025) SUBFOLDER *

import excel "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M6.08-07-2025.xlsx", sheet(" bpsumstats.M6.08-07-2025") firstrow clear



* COMPUTE SUMMARY STATISTICS FOR BAYESIAN POSTERIOR (BP) ESTIMATES FROM MODEL 6 (M6) *

xtset okcoderev year, yearly
*
sum f1_mean_m6 f1_median_m6 f1_sd_m6 f1_25_m6 f1_975_m6       f2_mean_m6 f2_median_m6 f2_sd_m6 f2_25_m6 f2_975_m6   
*



* SAVE MODEL 6 (M6) BPSUMSTATS AS A STATA DATABASE [NOTE: MPLUS DATA --> STATA DATA UNDER "BSEM (AUGUST 2025)" SUBFOLDER] *

save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M6.08-08-2025.dta", replace



*****************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************




** BSEM MODEL 7 (M7) [08-07-2024] ** 


* IMPORT EXCEL DATABASE INTO STATA [NOTE: THIS IS LOCATED IN THE AP_Mplus FOLDER --> BSEM (AUGUST 2025) SUBFOLDER *

import excel "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M7.08-07-2025.xlsx", sheet(" bpsumstats.M7.08-07-2025") firstrow clear



* COMPUTE SUMMARY STATISTICS FOR BAYESIAN POSTERIOR (BP) ESTIMATES FROM MODEL 7 (M7) *

xtset okcoderev year, yearly
*
sum f1_mean_m7 f1_median_m7 f1_sd_m7 f1_25_m7 f1_975_m7
*



* SAVE MODEL 7 (M7) BPSUMSTATS AS A STATA DATABASE [NOTE: MPLUS DATA --> STATA DATA UNDER "BSEM (AUGUST 2025)" SUBFOLDER] *

save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M7.08-08-2025.dta", replace



*****************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************


** BSEM MODEL 8 (M8) [08-07-2024] ** 




* IMPORT EXCEL DATABASE INTO STATA [NOTE: THIS IS LOCATED IN THE AP_Mplus FOLDER --> BSEM (AUGUST 2025) SUBFOLDER *

import excel "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M8.08-07-2025.xlsx", sheet(" bpsumstats.M8.08-07-2025") firstrow clear



* COMPUTE SUMMARY STATISTICS FOR BAYESIAN POSTERIOR (BP) ESTIMATES FROM MODEL 8 (M8) *

xtset okcoderev year, yearly
*
sum f1_mean_m8 f1_median_m8 f1_sd_m8 f1_25_m8 f1_975_m8



* SAVE MODEL 8 (M8) BPSUMSTATS AS A STATA DATABASE [NOTE: MPLUS DATA --> STATA DATA UNDER "BSEM (AUGUST 2025)" SUBFOLDER] *

save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M8.08-08-2025.dta", replace



******************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************






**** STEP 2: MERGE DATABASES IN A CUMULATIVE MANNER ONE DATABASE AT A TIME IN A SEQUENTIAL MANNER  ****








** ACTIVATE MODEL 1 (M1) IN MEMORY AND SUBSEQUENTLY MERGE MODEL 2 (M2) INTO MODEL 1 (M1) ** 

use "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M1.08-08-2025.dta", replace
*
merge 1:1 okcoderev okcodep year using "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M2.08-08-2025.dta"
*
rename _merge _merge12
*
save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M2.08-08-2025.dta", replace

*
*
*


** RETRIEVE COMBINED MODELS 1 (M1) & 2 (M2) AND MERGE THESE BP MODEL ESTIMATES WITH THOSE FROM MODEL 3 (M3) ** 

use "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M2.08-08-2025.dta", replace


merge 1:1 okcoderev okcodep year using "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M3.08-08-2025.dta"
*
rename _merge _merge123
*
save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M3.08-08-2025.dta", replace

*
*
*


** RETRIEVE COMBINED MODELS 1 (M1), 2 (M2), & 3 (M3) AND MERGE THESE BP MODEL ESTIMATES WITH THOSE FROM MODEL 4 (M4) ** 

use "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M3.08-08-2025.dta", replace


merge 1:1 okcoderev okcodep year using "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M4.08-08-2025.dta"
*
rename _merge _merge1234
*
save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M4.08-08-2025.dta", replace

*
*
*



** RETRIEVE COMBINED MODELS 1 (M1), 2 (M2), 3 (M3), & 4 (M4) AND MERGE THESE BP MODEL ESTIMATES WITH THOSE FROM MODEL 5 (M5) ** 

use "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M4.08-08-2025.dta", replace


merge 1:1 okcoderev okcodep year using "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M5.08-08-2025.dta"
*
rename _merge _merge12345
*
save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M5.08-08-2025.dta", replace

*
*
*




** RETRIEVE COMBINED MODELS 1 (M1), 2 (M2), 3 (M3), 4 (M4), & 5 (M5) AND MERGE THESE BP MODEL ESTIMATES WITH THOSE FROM MODEL 6 (M6) ** 

use "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M5.08-08-2025.dta", replace


merge 1:1 okcoderev okcodep year using "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M6.08-08-2025.dta"
*
rename _merge _merge123456
*
save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M6.08-08-2025.dta", replace

*
*
*



** RETRIEVE COMBINED MODELS 1 (M1), 2 (M2), 3 (M3), 4 (M4), 5 (M5), & 6 (M6) AND MERGE THESE BP MODEL ESTIMATES WITH THOSE FROM MODEL 7 (M7) ** 

use "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M6.08-08-2025.dta", replace


merge 1:1 okcoderev okcodep year using "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M7.08-08-2025.dta"
*
rename _merge _merge1234567
*
save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M7.08-08-2025.dta", replace

*
*
*





** RETRIEVE COMBINED MODELS 1 (M1), 2 (M2), 3 (M3), 4 (M4), 5 (M5), 6 (M6), & 7 (M7) AND MERGE THESE BP MODEL ESTIMATES WITH THOSE FROM MODEL 8 (M8) ** 

use "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M7.08-08-2025.dta", replace


merge 1:1 okcoderev okcodep year using "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.M8.08-08-2025.dta"
*
rename _merge _merge12345678
*
save "C:\Users\gk57526\Dropbox\AP_Mplus\Mplus Output\BSEM (August 2025)\bpsumstats.COMBINED_M1_M8.08-08-2025.dta", replace

*
*
*




******************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************






**** STEP 3: COMPUTE DESCRIPTIVE STATISTICS FROM THE OMNIBUS DATABASE [MODEL 1 - MODEL 8] OF POSTERIOR FACTOR SCORE ESTIMATES [POOLED & PANEL STATISTICS]  ****



****         NOTE: DESCRIPTIVE STATISTICS ARE COMPUTED ON COMMON SAMPLE OF N = 2,476 OBSERVATIONS [MODEL 3] -- WITH MODELS 1 & MODELS 5-8: N = 2,479 OBSERVATIONS   ***** 





xtset okcoderev year, yearly
*
*
*
sum    f1_mean_m1 f1_median_m1 f1_sd_m1 f1_25_m1  f1_975_m1 if f1_median_m3!=., detail   
*
xtsum  f1_mean_m1 f1_median_m1 f1_sd_m1 f1_25_m1  f1_975_m1 if f1_median_m3!=.
*
*
*
sum    f1_mean_m2 f1_median_m2 f1_sd_m2 f1_25_m2  f1_975_m2      f2_mean_m2 f2_median_m2 f2_sd_m2 f2_25_m2 f2_975_m2 if f1_median_m3!=., detail
*
xtsum  f1_mean_m2 f1_median_m2 f1_sd_m2 f1_25_m2  f1_975_m2      f2_mean_m2 f2_median_m2 f2_sd_m2 f2_25_m2 f2_975_m2 if f1_median_m3!=.
*
*
*
sum    f1_mean_m3 f1_median_m3  f1_sd_m3  f1_25_m3  f1_975_m3 if f1_median_m3!=., detail
*
xtsum  f1_mean_m3 f1_median_m3  f1_sd_m3  f1_25_m3  f1_975_m3 if f1_median_m3!=.
*
*
*
sum    f1_mean_m4 f1_median_m4 f1_sd_m4 f1_25_m4  f1_975_m4      f2_mean_m4 f2_median_m4 f2_sd_m4 f2_25_m4 f2_975_m4 if f1_median_m3!=., detail
*
xtsum  f1_mean_m4 f1_median_m4 f1_sd_m4 f1_25_m4  f1_975_m4      f2_mean_m4 f2_median_m4 f2_sd_m4 f2_25_m4 f2_975_m4 if f1_median_m3!=.
*
*
*
sum    f1_mean_m5 f1_median_m5 f1_sd_m5 f1_25_m5  f1_975_m5      f2_mean_m5 f2_median_m5 f2_sd_m5 f2_25_m5 f2_975_m5 if f1_median_m3!=., detail
*
xtsum  f1_mean_m5 f1_median_m5 f1_sd_m5 f1_25_m5  f1_975_m5      f2_mean_m5 f2_median_m5 f2_sd_m5 f2_25_m5 f2_975_m5 if f1_median_m3!=.
*
* 
* 
sum    f1_mean_m6 f1_median_m6 f1_sd_m6 f1_25_m6  f1_975_m6      f2_mean_m6 f2_median_m6 f2_sd_m6 f2_25_m6 f2_975_m6 if f1_median_m3!=., detail
*
xtsum  f1_mean_m6 f1_median_m6 f1_sd_m6 f1_25_m6  f1_975_m6      f2_mean_m6 f2_median_m6 f2_sd_m6 f2_25_m6 f2_975_m6 if f1_median_m3!=.
*
*
*
sum    f1_mean_m7 f1_median_m7  f1_sd_m7  f1_25_m7  f1_975_m7 if f1_median_m3!=., detail
*
xtsum  f1_mean_m7 f1_median_m7  f1_sd_m7  f1_25_m7  f1_975_m7 if f1_median_m3!=.
*
*
*
sum    f1_mean_m8 f1_median_m8  f1_sd_m8  f1_25_m8  f1_975_m8 if f1_median_m3!=., detail
*
xtsum  f1_mean_m8 f1_median_m8  f1_sd_m8  f1_25_m8  f1_975_m8 if f1_median_m3!=.
*
*
*





******************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************







**** STEP 4: COMPUTE BIVARIATE CORRELATIONS FROM THE OMNIBUS DATABASE [MODEL 1 - MODEL 8] OF FACTOR SCORE ESTIMATES OF THE POSTERIOR MEDIAN & STANDARD DEVIATION ****




*** FACTOR SCORE ESTIMATES OF POSTERIOR MEDIAN BIVARIATE CORRELATIONS ***

correlate f1_median_m1  f1_median_m2  f1_median_m3  f1_median_m4  f1_median_m5  f1_median_m6  f1_median_m7  f1_median_m8      f2_median_m2   f2_median_m4    f2_median_m5   f2_median_m6 





*** FACTOR SCORE ESTIMATES OF POSTERIOR STANDARD DEVIATION BIVARIATE CORRELATIONS ***

correlate f1_sd_m1  f1_sd_m2  f1_sd_m3  f1_sd_m4  f1_sd_m5  f1_sd_m6  f1_sd_m7  f1_sd_m8      f2_sd_m2   f2_sd_m4    f2_sd_m5   f2_sd_m6 








******************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************
***************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************




log close
